Entlang der Lieferkette entstehen Unmengen an Daten, die man intelligent miteinander verknüpfen kann und die sich kaum noch in den Griff bekommen lassen. Wo sollte KI also ihr Potenzial entfalten können, wenn nicht hier? Tatsächlich findet sie in Supply Chains bereits vielfach Verwendung. Doch die wahre Revolution steht noch aus. Denn bislang handelt es sich in den meisten Fällen um Einzellösungen spezialisierter Anbieter. Was oft fehlt, ist der Blick für das große Ganze.
Die Möglichkeiten, KI für die Supply Chain zu nutzen, sind ebenso zahlreich wie vielversprechend. Anhand einzelner Parameter werden Analysen und Prognosen erstellt, um etwa Lieferanten zu bewerten oder die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Mithilfe von KI werden heute Prozesse im Lager automatisiert, Chatbots für den Kundenservice aufgebaut oder die Qualitätskontrolle weiterentwickelt. Doch so wertvoll die einzelnen Ansätze auch sind: Werden sie nicht zusammengedacht, wird das Ergebnis weit hinter den Möglichkeiten zurückbleiben.
Gefragt ist ein Perspektivwechsel
Vielfach dominiert die IT-Perspektive: Man denkt in Einzellösungen und begrüßt es, wenn sie in irgendeiner Form KI enthalten. Dabei handelt es sich bei genauem Blick vielleicht gar nicht einmal um KI, sondern um eine lang bewährte Technik wie Predictive Maintenance. Der Hype ist so groß, dass die eigentlichen Fragen viel zu selten gestellt werden:
Welches Problem soll gelöst werden? Welche Vision verfolgen wir?
In anderen Worten: Es fehlt die Business-Perspektive. Der große Schritt wäre, die Lieferkette im Ganzen zu betrachten und sie insgesamt KI-gestützt zu optimieren, entsprechend einer definierten Vision. Eine solch zukunftsorientierte Strategie muss das Ziel haben, sämtliche Datenströme und Interaktionen innerhalb der Supply Chain zu erfassen und nutzbar zu machen. Der Schlüssel liegt hierbei in der Verknüpfung der Daten von Lieferanten und der eigenen Produktion. So kann KI in Echtzeit auf Veränderungen im Verhalten der Kunden oder in der Verfügbarkeit bei den Lieferanten reagieren, wodurch die gesamte Wertschöpfungskette dynamisch optimiert wird.
Aspekte der Lieferketten-Optimierung
Ein essenzieller Aspekt des Supply-Chain-Managements ist die Kostenkontrolle: von den Preisen für Rohstoffe und Komponenten über Lager- und Transportkosten bis hin zu Zöllen und Steuern. KI-Technologien überwachen Preisschwankungen auf den Rohstoffmärkten und sprechen in Echtzeit Empfehlungen für den Einkauf aus, um die günstigsten Konditionen zu nutzen. Darüber hinaus ermöglicht die KI-gestützte Analyse von Lagerbeständen eine genauere Bestimmung des optimalen Bestands, um einerseits Lieferengpässe zu vermeiden und andererseits Kapitalbindung und Lagerkosten zu reduzieren.
Transportkosten lassen sich durch intelligente Algorithmen minimieren, indem Transportmittel und Routen dynamisch an die aktuellen Bedingungen angepasst werden. Beziehungen zu verschiedenen Lieferanten und der Einsatz diverser Transportwege werden mittels eines KI-basierten Supplier-Relationship-Managements (SRM) optimiert. KI-Systeme sind hierbei in der Lage, Vertragskonditionen zu überwachen, Leistungsdaten zu analysieren und Lieferanten nach verschiedenen Kriterien wie Zuverlässigkeit, Flexibilität oder Kostenstruktur zu bewerten. Die Systeme helfen zudem, in Krisenzeiten alternative Lieferantenquellen zu identifizieren.
Nicht zuletzt spielt die Fähigkeit einer schnell reagierenden Lieferkette eine bedeutende Rolle. KI-Systeme unterstützen unsere Kunden dabei, auf kurzfristige Nachfrageänderungen zu reagieren und die Produktionsplanung entsprechend anzupassen. Mittels Predictive Analytics können zukünftige Trends erkannt und die Produktion vorausschauend gesteuert werden, was Überproduktion und Verschwendung reduziert.
Die komplette Lieferkette im Blick
Mit unseren Kunden erarbeiten wir umfassende Digitalisierungs-Roadmaps, in die KI ganz selbstverständlich eingebunden ist, leiten daraus Use Cases ab und lassen sie Wirklichkeit werden. Unbedingte Voraussetzung dafür ist ein hochprofessionelles Datenmanagement, das seinerseits von KI-Technologien profitieren kann.
So haben wir zum Beispiel einen Supply-Chain-Control-Tower umgesetzt, der relevante Daten zu Performance, Compliance und ESG für ein Produkt zusammenführt und wichtige Lieferkettenaktivitäten in Echtzeit überwacht und analysiert. Probleme und Engpässe in der Lieferkette, die in Zukunft auftreten könnten, werden KI-gestützt prognostiziert und analysiert. Es erfolgt ein Leistungsmanagement und Benchmarking zur Bewertung und Optimierung der gesamten Lieferkette. Im Ergebnis verbessern sich Planung und Prognose radikal. Die Ressourcen können optimal genutzt werden. Auf (mögliche) Störungen kann unser Kunde nun effizient reagieren. Risiken werden minimiert, und die Entscheidungsfindung hat sich auf verschiedenen Managementebenen verbessert.
Sehr interessant ist in diesem Zusammenhang auch die ESG-Audit-Plausibilisierung, sprich: das Überprüfbarmachen von Angaben zur Nachhaltigkeit. Hierbei werden etwa gemeldete Daten zur Aufforstung oder zum Landwirtschafts-Umbau mit Satellitendaten abgeglichen. KI-gestützte Tools erkennen Muster und evaluieren die Plausibilität der Angaben. Auf diese Weise können Vor-Ort-Audits entfallen, und neue Lieferanten lassen sich ohne großen Aufwand bewerten.
Bei einer ganzheitlichen Herangehensweise entwickelt sich das Supply Chain Management zu einem hochgradig integrierten System, in dem Predictive Analytics, Echtzeit-Tracking und KI-gestützte Entscheidungsfindung nahtlos zusammenspielen und dadurch enorme Kosten- und Wettbewerbsvorteile erschließen. Wenn KI nicht nur punktuell, sondern in einer durchdachten, vernetzten und adaptiven Supply Chain eingesetzt wird, können ihre revolutionären Vorteile zum Tragen kommen. Es ist erfolgsentscheidend, dieses große Bild im Blick zu haben und schon heute die Systemlandschaft hierfür zu schaffen.